大数据质量问题与可用性研究综述.pdf

刘国华教授的大数据可用性课件，讲得挺透的，尤其是对数据质量问题的切入点比较实用。不是那种只讲定义和概念的 PPT，而是会结合实际情况，比如数据来源杂、流程乱这些现实问题。适合对大数据体系结构和可用性有点基础但想深入了解的前端或者数据开发同学看看。

“坏数据”的定义难以精确界定。它并非只是缺失值、格式错误的记录和繁琐的文件格式等技术问题，还包括那些浪费时间、导致加班、令人沮丧的数据。例如，无法访问的数据、曾经拥有但丢失的数据，以及今天与昨天不一致的数据等等。简而言之，“坏数据”是阻碍工作进展的数据。从存储问题到表示不佳，再到政策误导，导致“坏数据”的原因多种多样。任何数据科学从业者都难免会遇到这类问题。为此，我们编撰了这本“坏数据手册”，汇集了来自数据领域各个层面的 19 位专业人士的经验分享，他们讲述了自己遇到的数据问题以及如何解决这些问题的经历。

MySQL 高可用性是每个数据库管理员都不能忽视的话题。如果你想保障数据库的稳定性和业务的连续性，了解和掌握高可用性技术就关键。主从复制、半同步复制、多源复制、集群架构等都是常见的手段，能够确保数据库在出现故障时快速恢复，避免服务中断。尤其是 InnoDB Cluster，它结合了自动故障恢复和一致性保证，适合用在业务需求高的场景。如果你是 MySQL 的初学者，不妨从主从复制开始，逐步了解其他技术的实现方式。比如通过设置多个从服务器来实现读写分离，提高系统性能。这些技术的应用不仅可以提升系统的可靠性，还能应对多种突发情况，保障数据的完整性。而且，高可用性并不是一蹴而就的，持续的监控和优化也重

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MySQL 高可用性运营 莫晓东 2018 年 1 月 13 日

对于有意深入学习MySQL的读者，这本书提供了全面的MySQL集群部署和管理指南，内容涵盖了MySQL的高可用性和集群管理等关键领域，适合希望提升数据库管理能力的读者。

详细探讨了数据恢复与高可用性（High Availability, HA）的概念及其在数据库系统中的应用。高可用性是确保应用程序和服务持续运行的能力，即使面对硬件故障、软件错误或网络中断等意外情况时也能保证系统的稳定性和数据的完整性。文章特别强调了IBM DB2数据库管理系统在实现高可用性方面的策略和技术，包括热备援功能（HADR）、故障转移集群和数据分区。另外，文章还介绍了数据恢复的重要性及使用DB2时的备份和恢复策略，如完全备份、增量备份、日志备份和快照恢复。最后，为了保证数据库系统的高可用性和数据恢复的有效性，文章提供了制定灾难恢复计划和定期恢复测试的实施策略。

想要掌握边沿检测技术，VHDL 实现的方式挺不错哦。这篇文章主要讲了如何利用VHDL实现实时数据质量控制中的边沿检测。其实，边沿检测是信号中基础的一部分，它能你精准抓住信号变化的瞬间，尤其在需要高精度的实时数据时，它简直是必备技能。VHDL作为硬件语言，在这方面发挥了巨大的作用。对于需要低延迟、高效能的项目，这个技术可以说蛮实用的。另外，文中还提到了一些实际应用，比如通过VHDL实现事后监督控制、教学质量数据等。这些技术在你实际开发时也能派上大用场。要注意，掌握这些技术并不难，但它需要你扎实的基础和实践经验。如果你对VHDL不太熟悉，最好先通过一些基础教程熟悉它的语法和使用方法，慢慢积累经验，

MySQL 的高可用方案，Charles Bell 他们仨写的那本 MySQL High Availability，还挺实用的，主要讲怎么让你的数据库在挂掉一台机器之后还能顶得住。像主从复制、半同步、故障转移这些都讲得比较细。书里不仅有思路，还有操作建议，适合有点基础但想深入的你。 MySQL 的灾备设计，除了经典的主从同步，GTID+Keepalived也挺受欢迎。你可以看看这篇基于 Keepalived 和 GTID 的高可用 MySQL 集群，思路还蛮清晰的，半同步设置也讲到了，适合实战参考。 如果你对整个数据中心级别的稳定性感兴趣，可以看看构建稳健的数据中心 MySQL 高可用性探究，